Do the Hard Things First: A Randomized Controlled Trial Testing the Effects of Exemplar Selection on Generalization Following Therapy for Grammatical Morphology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Complexity-based approaches to treatment have been gaining popularity in domains such as phonology and aphasia but have not yet been tested in child morphological acquisition. In this study, we examined whether beginning treatment with easier-to-inflect (easy first) or harder-to-inflect (hard first) verbs led to greater progress in the production of regular past-tense -ed by children with developmental language disorder. Method: Eighteen children with developmental language disorder (ages 4-10) participated in a randomized controlled trial (easy first, N = 10, hard first, N = 8). Verbs were selected on the basis of frequency, phonological complexity, and telicity (i.e., the completedness of the event). Progress was measured by the duration of therapy, number of verb lists trained to criterion, and pre/post gains in accuracy for trained and untrained verbs on structured probes. Results: The hard-first group made greater gains in accuracy on both trained and untrained verbs but did not have fewer therapy visits or train to criterion on more verb lists than the easy-first group. Treatment fidelity, average recasts per session, and verbs learned did not differ across conditions. Conclusion: When targeting grammatical morphemes, it may be most efficient for clinicians to select harder rather than easier exemplars of the target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».